입시 문의 자동답변
수험생·학부모의 수시/정시 입시 문의를 붙여 넣으면, 대학이 승인한 지식베이스를 바탕으로
이메일·Q&A 게시판·카카오톡·전화 스크립트 형식의 답변 초안을 자동으로 작성하는 입학처용 웹앱입니다.
서버 없이 GitHub Pages에서 바로 동작합니다.
주요 기능
- 답변 작성: 전형(수시/정시)·질문자(학생/학부모) 자동 판별 → 관련 답변 최대 3개 매칭 → 채널·어조별 답변 조립. 매칭 항목은 체크박스로 넣고 뺄 수 있음.
- 담당자 메모 → 완성 답변: 핵심만 한 줄씩 적으면("교과·종합 동시 지원 가능", "작년 예비 18번까지 충원") 존댓말 완성 문장으로 다듬어("가능합니다.", "충원되었습니다.") 답변 맨 앞에 넣고, 지식베이스 답변은 보충 안내로 붙임.
- 진정성: 문의 내용에서 상황(실수·결과 대기·재도전·불안·검정고시·적성 고민·학부모)을 읽어 그에 맞는 공감 첫 문장과 응원 맺음말을 자동으로 넣음.
- 차별화: [설정 → 강점]에
태그,태그: 문장 형식으로 우리 대학·학과 자랑을 적어 두면 문의와 관련된 강점을 골라 덧붙임(임상병리학과 예시 제공). ○○가 남아 있으면 발송 전 경고.
- 일괄 처리: 여러 문의를 한 번에 처리하고 CSV(엑셀)로 내려받기. 미매칭 문의는 "담당자 확인 필요"로 표시.
- 지식베이스: 수시·정시·공통·학과(임상병리학과 예시) 31개 기본 항목. 추가/수정/삭제, JSON 내보내기·가져오기.
- 설정: 대학명, 모집 일정, 연락처를 한 번 입력하면 모든 답변의
{{변수}}에 자동 반영(조사 은/는·이/가 자동 처리). 비어 있는 값은 발송 전 경고.
- AI 다듬기(선택): 본인 Claude API 키를 넣으면 같은 지식베이스만 근거로 자연스러운 문장으로 다듬음. 키는 브라우저에만 저장.
- 기록: 저장한 답변 기록·자주 묻는 항목 통계·CSV 내보내기.
실행
- 배포: 저장소 Settings → Pages에서 기본 브랜치를 지정하면
https://ju2497-web.github.io/에서 사용.
- 로컬:
python3 -m http.server 후 http://localhost:8000 접속(ES 모듈이라 파일 더블클릭으로는 동작하지 않음).
파일 구성
index.html, css/style.css — 화면histo/ — (2026-10-26 공개 저장소에서 내림) 국가시험 기출문제의 상업적 복제·배포는 저작권법 위반 판례가 있어 내렸다. 사유 docs/2026-10-24-진단조직학-기출앱-메모.md 끝lab/ — 「작은 실험실」 재미 앱 10개 순환 실험(운세·사주·궁합·해몽·타로 등, 본 사이트와 링크하지 않음). 규칙 docs/실험앱-운영규칙.md, 목록 lab/apps.json, 집계 코드 lab/config.jsblog/ — 「면접관이 실제로 보는 것」 블로그(원고 docs/블로그-글-10편.md, 생성 scripts/build-blog.py, 복사용 docs/게시용/)js/kb.js — 기본 지식베이스·설정값·예시 문의js/engine.js — 문의 분석과 답변 조립js/ai.js — Claude API 연동(선택)js/app.js — 화면 동작과 저장
모든 답변은 일반 안내이며, 최종 기준은 해당 학년도 모집요강입니다. 발송 전 담당자 검토를 권장합니다.
면접 대비 노트 (interview.html)
대학이 공개한 면접 문항을 넣으면, 학생 본인의 경험 재료로 문항별 답변 초안을 만들고 실전처럼 연습하는 앱입니다. 문항 입력과 재료 작성은 열려 있고, 답변 만들기는 AI 면접 코치와 같은 이용 코드가 있어야 동작합니다(js/coach/access.js).
- ① 면접 문항 — “면접 문항을 주세요.” 공개 문항을 붙여 넣으면 번호(1. / Q1 / ①) 기준으로 나누고 유형(지원동기·활동·공동체·윤리·장단점·진로·전공·독서·시사·마지막 한마디)을 자동 판별합니다.
- ② 나의 재료 — 지원 계기, 대표 활동(한 일·배운 점), 장단점, 갈등 경험, 책 등을 짧게 적으면 문장으로 다듬어 답변에 넣습니다. 재료가 없으면
[✎ …] 빈칸 뼈대로 만듭니다.
- ③ 답변 노트 — 문항별 답변(수정 가능·자동 저장), 말하기 시간, 핵심 키워드 3개, 예상 꼬리질문, 평가 포인트, 블라인드 위반(학교명·가족 직업·이름) 경고. 전체 복사·텍스트 저장·인쇄, 선택적 AI 다듬기(재료에 없는 경험은 만들지 않음).
- ④ 실전 연습 — 면접관 음성으로 질문 듣기, 제한 시간 타이머, 키워드만 보기, 무작위 꼬리질문, 셀프 체크.
AI 면접 코치 (coach.html) — 대학 면접 답변 AI 생성 + 교수 최종검수 MVP
학생 흐름: 대학 → 학과 → 전형·연도 → 공개 문항 선택 → 문항 유형별 경험 입력 → [내 면접답변 만들기] → 예상 점수·문제점 3개·평범한 답변 대비·차별화 답변·꼬리질문·말하기 대본·코칭 → 보관함 → [교수 최종검수 신청]
- 교수 평가 프레임(
js/coach/framework.js): 문항 유형 10종별 질문 의도·평가역량·면접관이 보는 것·경험 추출 질문·평범한 답변 예시·꼬리질문과 답변 방향, 평범한 표현 판별 기준. 서비스의 핵심 자산.
- 기본형(
js/coach/engine.js): 서버 없이 즉시 동작. 100점 채점(질문 요구 충족 20·두괄식 10·구체성 20·성찰 15·전공 연결 15·진정성 10·시간 10, 블라인드 위반 -15), 목표 시간 맞춤, 말하기 대본.
- AI 심층형(
js/coach/prompt.js + server/): ①질문 의도 → ⑩말하기 대본 10단계를 JSON 스키마로 생성. 키는 서버에만 보관(server/README.md).
- 문항 DB(
data/questions.json, 관리 화면 coach-admin.html): 대학·학과·전형·연도·출처별 공개 문항.
- 운영 설정(
js/coach/config.js): 가격, 베타 무료 여부, 이용 코드 해시, 결제 링크, 서버 주소, 검수 신청 이메일, 이해충돌 차단 대학 해시.
- 이해충돌 차단: 교수 소속 대학명은 저장소 어디에도 적지 않습니다.
coach-admin.html의 [차단 대학 해시 만들기]로 만든 해시만 blockedUniversityHashes에 두고, 학생 화면·신청서·작업실·숨고 응답기가 입력된 대학명을 같은 방식으로 해시해 비교합니다("○○대학교", "○○대", "○○" 모두 같은 값). 그 대학의 문항은 문항 DB에도 넣지 않습니다.
- 하드 페이월(2026-10-12부터, 무료 없음): 문항 선택과 경험 입력은 열려 있고 [내 면접답변 만들기]·[AI 심층 분석]은 이용 코드가 있어야 동작합니다. 결제(숨고·크몽) 확인 →
coach-admin.html의 [이용 코드 만들기]로 코드 생성 → 코드는 학생에게, 해시는 config.js의 access.hashes에 추가해 배포. 코드 원문은 저장소에 두지 않습니다. 1호 코드의 해시가 들어 있습니다(코드 원문은 교수님께 별도 전달). 결제 1건마다 코드 1개를 새로 만듭니다.
- 가격(원): 앱 기본형 19,900 / AI 심층형 39,000 / 교수 검수 +30,000. 숨고·크몽 면접은 두 가지만: 서면 완성형 260,000(약 4시간 이상) / 실전형 330,000(추천, 서면+줌). 수정 횟수 제한·첨삭형·집중 완성형·첫 3명 조건은 두지 않는다(2026-10-14). 교수 시간당 65,000원 × 실제 작업 시간으로 정했고, 견적과 상세 설명에 "왜 이 가격인가"(면접 비중 30~40%, 월세 비교, 일반 답변은 구분되지 않음)를 넣었으며, 셀프 앱 기본형 19,900은 앱에서만 판다. 무료 샘플·맛보기는 제공하지 않습니다(근거:
docs/2026-10-12-maxed-ai-판매공식-적용메모.md).
- 숨고 운영(2026-10-13): 메인은 논문 컨설팅, 대입 면접은 10~12월 시즌 상품. 상세 설명 전문은
docs/숨고-상세설명-논문메인.md. 요청·답장·결제·전달·리뷰는 교수님이 화면을 올리면 Claude가 문안을 쓰고 docs/숨고-운영일지.md에 건별 상태를 기록.
- 참고 영상 판정 목록(
docs/참고영상-판정목록.md): 보내 주신 영상마다 적용 여부와 이유를 기록. 적용하지 않은 영상(예: AI 아바타 부업 강의 모집)의 이유도 남김.
- 참고 영상 메모(
docs/): Maxed AI 판매 공식 3개, Profit AI 공식 4개(아는 사람 첫 고객·정답 갱신·가격 수정 시점), 아크포인트 슬롭 점검(앱 6개 판정표, 새 앱을 만들기 전 네 질문), 빌더 조쉬 뉴스레터·신뢰 온도(뉴스레터 「면접관의 눈」 설계 뉴스레터-설계.md, 발행 기록 뉴스레터-발행기록.md). 이경전 교수 인터뷰(고객 먼저, AI 오답 찾기 과제를 이러닝 과정 후보로, 2026-10-20-이경전-AI에이전트-고객먼저-메모.md). 언더스탠딩 AI 전문가 알바(AI SME 트랙 확인, 지식 덤핑 방지 규칙, 2026-10-21-언더스탠딩-AI전문가알바-지식덤핑-메모.md). 검수 때 고친 기준은 정답-갱신-기록.md에 쌓아 평가 프레임에 반영.
면접답변 제작 신청서(apply.html)와 교수 작업실(studio.html)
- 신청서(학생용, 약 5분): 고정 7개 필드 — 지원정보 / 공개문항(DB에 있으면 자동 불러오기) / 학생자료(선택) / 전공지원 이유 / 대표경험 3~5개(분류 칩 + 사실 메모) / 나의 강점 / 특별 요청. “문장을 쓰려고 하지 말고 실제 있었던 경험만” 받습니다. 완성하면 메신저로 보내기 쉬운 **신청 코드(IVAPP1:…)**가 나옵니다.
- 작업실(교수용): 신청 코드를 붙여 넣으면 문항마다 맞는 경험을 자동 배정하고, 짧은 메모를 상황 → 문제 → 예상과 다른 사실 발견 → 행동 → 결과 → 배운 점으로 재구성합니다. 메모에 없는 내용은 지어내지 않고
[✎ …]로 남깁니다. 문항별·전체 AI 심층 생성, 교수 총평, 검수 완료 표시, 학생 전달 문서(txt·인쇄) 출력. [학생에게 보낼 안내문 복사] 버튼 포함.
숨고 응답기(soomgo.html)
숨고 요청을 붙여 넣으면 논문 컨설팅인지 대입 면접인지 자동 판별(직접 선택 가능)하고, 논문이면 학위·분야·단계·마감을 읽어 판정(대필·탐지 회피·통과 보장 요구는 거절, 단순 교정·분야 불명은 보류)과 정밀진단 중심 견적·자료 요청·후속·리포트 전달·리뷰 요청·FAQ를 만들며, 면접이면 보냄·보류·거절을 판정하고(허위 경험 요청·이해충돌 대학은 거절, 면접 임박·정보 부족은 보류), 대학·학과·면접일을 반영한 맞춤 견적(서면 완성형·추천 실전형·집중 완성형), 고용 후 ①⑦ 자료 요청, 미열람 후속 1회(무료 샘플 제안 없음), 답변 노트 전달 안내(앱 이용 코드 포함), 면접 뒤 리뷰 요청, 자주 묻는 질문 답변("무료 샘플 되나요?", "실전형은 뭐가 다른가요?" 포함)을 만듭니다. 숨고의 외부 링크 제한 때문에 모든 과정이 채팅 안에서 끝나며, 학생의 ①⑦ 답장은 작업실에 그대로 붙여 넣으면 신청서로 바뀝니다. 견적 캐시 대비 손익분기 성사율과 실제 성사율 기록을 보여 줍니다. 상품·가격·전달 시간은 js/coach/config.js의 soomgo에서 바꿉니다.
